package DianShang_2024.ds_01.extract

import org.apache.spark.sql.SparkSession

import java.util.Properties

object extract05 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    /*
          抽取shtd_store库中order_info的增量数据进入Hive的ods库中表order_info，根据ods.order_info表中operate_time或create_time作为
          增量字段(即MySQL中每条数据取这两个时间中较大的那个时间作为增量字段去和ods里的这两个字段中较大的时间进行比较)，只将新增的数据抽入，字段名称、
          类型不变，同时添加静态分区，分区字段为etl_date，类型为String，且值为当前比赛日的前一天日期（分区字段格式为yyyyMMdd）。使用hive cli执行show partitions ods.order_info命令，
     */
    //  准备sparksql的环境
    val spark=SparkSession.builder()
      .master("local[*]")
      .appName("抽取数据第五题")
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

    spark.sql("use ods")

    //  准备连接mysql的配置
    val jdbc_conf=new Properties()
    jdbc_conf.setProperty("user","root")
    jdbc_conf.setProperty("password","123456")
    jdbc_conf.setProperty("driver","com.mysql.jdbc.Driver")

  //  根据配置拿到mysql里面的数据
    spark.read.jdbc("jdbc:mysql://192.168.40.110:3306/shtd_store?useSSL=false","order_info",jdbc_conf)
      .createOrReplaceTempView("order_info_temp")

    //  拿到hive里面最大的时间类型
    val max_time=spark.sql(
      """
        |select
        |if(operate_time > create_time,operate_time,create_time ) as time
        |from
        |ods.order_info2
        |order by time desc
        |limit 1
        |""".stripMargin).collect()(0).get(0).toString

    //  根据时间条件对数据进行抽取
    spark.sql(
      s"""
        |insert into table ods.order_info2
        |partition(etl_date='20231017')
        |select
        |*
        |from order_info_temp
        |where if(operate_time > create_time,operate_time,create_time) > cast('$max_time' as timestamp)
        |""".stripMargin)



    //  关闭sparksql的环境
    spark.close()

  }

}
